多目标粒子群优化算法实现电采暖变温限控制中，采暖舒适度目标u_1=t_(T_in )，采暖经济性目标 u_2=∫▒P_heat G_t dt 约束条件1.0*T_PMV≤T_max≤1.2*T_PMV python

对于多目标粒子群优化算法实现电采暖变温限控制问题，可以按照以下步骤进行实现：

1. 确定目标函数和约束条件：

目标函数包括采暖舒适度目标u1和采暖经济性目标u2，可以定义为：

f1 = u1 = t(T_in)
f2 = u2 = ∫P_heat*G_t dt

约束条件为：

1.0*T_PMV ≤ T_max ≤ 1.2*T_PMV

2. 定义粒子的状态和速度：

对于每个粒子，可以定义其状态x为一个向量，包括电采暖变温限控制中的参数，如室内温度T_in、采暖功率P_heat等；速度v为一个与状态x同维度的向量，表示每个参数的变化量。

3. 初始化粒子群：

初始化粒子群，随机生成每个粒子的状态x和速度v，并计算其目标函数值。

4. 更新粒子状态和速度：

根据粒子当前的状态x和速度v，计算其下一时刻的状态和速度，采用如下公式：

v_i(t+1) = w*v_i(t) + c1*r1*(pbest_i - x_i) + c2*r2*(gbest - x_i)
x_i(t+1) = x_i(t) + v_i(t+1)

其中，w为惯性权重，c1和c2分别为自我学习因子和社会学习因子，r1和r2为随机数，pbest_i表示粒子i历史上目标函数值最好的状态，gbest表示整个粒子群历史上目标函数值最好的状态。

5. 评估粒子状态：

根据更新后的粒子状态，重新计算其目标函数值，并更新pbest_i和gbest。

6. 判断停止条件：

设定停止条件，如达到最大迭代次数或目标函数值达到一定精度要求等。

7. 输出最优解：

在满足停止条件时，输出粒子群历史上目标函数值最好的状态，即为最优解。

以上是多目标粒子群优化算法实现电采暖变温限控制的基本步骤，可以使用Python语言实现。